Einkommens- und Vermögenskonzentration – Teil 4: Die Welt der Einkommenskonzentration

von am 6. September 2012 in Allgemein

Es ist durchaus verlockend, die „Welt der Einkommenskonzentration“ einmal in einem einzigen Bild zu erfassen, um all jenen den Wind aus den Segeln zu nehmen, die darin kein Problem erblicken können. Die folgende Weltkarte der Einkommensungleichheit (Abbildung 17) stammt aus einem Artikel von Max Fisher in „The Atlantic“. (1)

Bezüglich der Darstellung, die auf Daten des CIA World Factbook basiert, ist es wichtig zu beachten, dass die Einkommensdaten das Familieneinkommen betreffen und je nach Land unterschiedlich aktuell sind. Für Algerien handelt es sich beispielsweise um Daten aus dem Jahr 1995, während die für Kanada und Griechenland aus dem Jahr 2005 stammen und die für Deutschland aus 2006. (2) Angegeben ist der Gini-Koeffizient – ein statistisches Maß zur Darstellung von Ungleichverteilung – mit Werten zwischen 0 und 1, wobei 1 einem Einkommensmonopol entspricht. Der Wert 0 steht für Gleichverteilung in dem Sinne, dass die Einkommen eines jeden gleich hoch sind (Varianz 0). Allerdings gilt: Je besser und detaillierter die Daten, desto höher die Ungleichverteilung.

Insofern ist die Darstellung mit Vorsicht zu genießen. Die Einkommensungleich könnte in vielen Ländern tatsächlich eher größer ausfallen als in der Karte veranschaulicht (siehe dazu auch Abbildung 9 „Median Wealth per Adult 2011 by Country” in Teil 2). Darüber hinaus wurde bei der Auseinandersetzung mit der Entwicklung der Einkommensungleichheit in den USA, Großbritannien und Deutschland in Teil 3 bereits gezeigt, dass sich Großbritannien in puncto Einkommenskonzentration schon sehr deutlich in Richtung US-Verhältnisse entwickelt hat. In der CIA-Weltkarte (Abbildung 17) wird das britische Königreich in dieser Hinsicht jedoch bedeutend besser dargestellt als die USA und kaum schlechter als Deutschland.

Bei einem ersten Blick auf die Karte fällt auf, dass die Einkommensungleichheit in Europa, Australien und Kanada am geringsten ausgeprägt ist, während sie in den USA, China und insbesondere in Südamerika sowie im Süden Afrikas ausgeprägt ist. Für die grau gekennzeichneten Länder liegen der CIA keine Daten vor. Bemerkenswert ist, dass die Einkommensungleichheit in den USA größer ist als in China, wie an den für die beiden Länder in die Karte eingetragenen Gini-Koeffizienten abzulesen ist.

Interessant ist, dass die Einkommen laut CIA Factbook (siehe Abbildung 17) in Schweden am wenigsten ungleich verteilt sind, aber die Schere beim Vermögen in diesem Land so weit geöffnet ist wie in kaum einem anderen Land. Während Schweden also beim Einkommen aktuell als leuchtendes Beispiel gelten kann, ist in Bezug auf die Vermögensverteilung exakt das Gegenteil der Fall. In der Länderauswahl (siehe Teil 2) in Abbildung 7 „Wealth Distribution 2011 for selected Countries – Part 1”, die das Vermögen der Top 10 Prozent in Relation zu dem der Bottom 60 Prozent zeigt, ist die Ungleichheit in keinem anderen Land größer. Und beim Vergleich des Vermögensanteils der Top 1 Prozent mit dem der Bottom 90 Prozent (Abbildung 8 „Wealth Distribution 2011 for selected Countries – Part 2“) ist die Schere nur in wenigen Staaten noch weiter geöffnet als in Schweden, nämlich in Indien, Indonesien, den USA und der Schweiz.

Einkommenskonzentration in ausgewählten Ländern im Vergleich

Die im Folgenden für die zeitlich und geographisch differenzierte Analyse der Entwicklung der Einkommenskonzentration herangezogenen Charts stammen aus der „World Top Incomes Database“ der „Paris School of Economics“. (3) Weil diese Datenbank ständig aktualisiert wird sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass die in Teil 3 und Teil 4 verwendeten Daten und Charts den Stand vom 2. September 2012 widerspiegeln. Die Charts basieren auf Steuerdaten, genauer gesagt auf Einkommensteuerdaten und zwar vor Besteuerung. (4) Die Aussagekraft dieser Daten wird deswegen, worauf die Verfasser der Studien und Betreiber der Datenbank Facundo Alvaredo, Anthony B. Atkinson, Thomas Piketty und Emmanuel Saez ausdrücklich hinweisen, relativiert durch das Ausmaß, in dem Steuerschlupflöcher existieren und zur Steuerminderung genutzt werden, aber auch durch Steuerflucht in Steueroasen oder besser gesagt „Offshore-Strukturen“. Ein weiterer zu berücksichtigender Aspekt ist, dass entsprechende Daten von Land zu Land teils in unterschiedlicher Form erhoben und insofern entsprechend aufbereitet werden mussten, um Vergleichbarkeit herzustellen. Sie sind darüber hinaus aber auch nicht überall im gleichen Umfang und Detailierungsgrad verfügbar. (5) Letzteres ist ein Grund für die getroffene Länderauswahl in den hier gezeigten Charts, die im Bestreben erfolgte, ein gewisses Maß an Deckung mit der Länderauswahl bei der vorangegangenen Analyse der Vermögenskonzentration (Teil 1 und Teil 2) herzustellen.

Obwohl also die in Teil 3 und Teil 4 dieser Reihe verwendeten Daten zur Einkommenskonzentration ebenso wie die zuvor thematisierten Vermögensdaten eindrucksvoll ablaufende Konzentrationsprozesse verdeutlichen können, spiegeln sie dennoch nicht das tatsächliche Ausmaß der Konzentration und damit der Öffnung der Einkommens- und Vermögensschere wider. Auch in diesem Fall ist von einer Unterschätzung der Konzentration auszugehen.

Abbildung 18 knüpft zunächst an die Analyse in Teil 3 an und veranschaulicht die Entwicklung der Einkommen einschließlich Kapitalerträgen in den USA, Deutschland und Spanien in der Top-10- und der Top-1-Prozent-Gruppe im Zeitraum 1965-2010. Für Spanien liegen allerdings nur Daten ab 1981 vor.

Es ist in dem Chart deutlich zu erkennen, dass die Entwicklung in Deutschland und Spanien für beide Top-Einkommensgruppen ähnlich verlaufen ist und die Einkommensanteile auf einem vergleichbar hohen Niveau liegen, aber deutlich unterhalb des Levels in den USA. Es ist darüber hinaus festzuhalten, dass in Deutschland der Anstieg in der Top-10-Prozent-Gruppe etwas ausgeprägter war als in Spanien, es sich aber bei der Top-1-Prozent-Gruppe genau anders herum verhält.

1981 lag der Anteil der Top-1-Prozent am gesamten Einkommen in Spanien bei 7,63 Prozent und stieg bis zum Jahr 2006 relativ stetig auf 12,60 Prozent, was einer Steigerung um 65,14 Prozent entspricht. Der Top-10-Anteil vergrößerte sich im gleichen Zeitraum um 11,04 Prozent, das heißt er stieg von 32,7 Prozent auf 36,31 Prozent.

In Deutschland hatte die Top-1-Prozent-Gruppe 1980 (Anmerkung: für 1981 liegen keine Daten vor) einen Anteil von 10,72 Prozent, der sich um 11,38 Prozent auf 11,94 Prozent in 2006 erhöhte. Die Top-10-Prozent-Gruppe steigerte ihren Anteil von 31,85 (1980) auf 36,9 Prozent (2006). Das entspricht einem Anstieg um 15,86 Prozent.

In Spanien haben folglich die Top-1-Prozent von der Entwicklung seit 1981 einkommensmäßig besonders stark profitiert. Nach 2006 sind allerdings die Anteile in beiden Top-Einkommensgruppen bis 2009 regelrecht abgestürzt (auf 9,27 % (Top-1-%) bzw. 32,97 % (Top-10-%)), was nicht zuletzt auf die Immobilienkrise und die besondere Bedeutung des Bau- und Immobiliensektors innerhalb der spanischen Volkswirtschaft zurückzuführen sein dürfte.

In Abbildung 19 ist die Entwicklung des Anteils der Top-1-Prozent für Argentinien, Japan, Südafrika und die USA für den Zeitraum 1920-2010 veranschaulicht. Besonders augenfällig ist, dass der Anteil der Top-1-Prozent in Japan vom Beginn bis zum Ende des Zweiten Weltkriegs dramatisch abstürzte und seitdem auf einem vergleichsweise niedrigem Niveau deutlich unterhalb von zehn Prozent liegt, wobei allerdings auch hier seit Beginn der 80er Jahre ein Aufwärtstrend unverkennbar ist. In diesem Zusammenhang sei jedoch auch noch einmal an die Ausführungen zur Vermögenskonzentration in Teil 1 und an die Tatsache erinnert, dass die Vermögenden Japans im internationalen Ranking den zweiten Platz hinter den USA belegen und das mit großem Abstand zum drittplatzierten China.

Bemerkenswert ist des Weiteren, dass das Entwicklungsmuster der Anteile der Top-1-Prozent-Einkommensgruppe der zuvor analysierten führenden Industriestaaten in ähnlicher Weise auch bei Staaten wie Argentinien und Südafrika zu erkennen ist. Allerdings gilt das in höherem Maße vor allem für den Zeitraum ab den 80er Jahren. Zwar gab es in der vorangegangenen Zeit in Südafrika und Argentinien ebenfalls einen Peak beim Einkommensanteil. Allerdings wurde die Spitze erst später erreicht als in den hier betrachteten Industriestaaten, nämlich 1946 bzw. 1943, und er lag mit 23,61 Prozent (Südafrika) bzw. sogar 25,96 Prozent (Argentinien) noch deutlich oberhalb des Anteils der Top-1-Prozent in den USA (19,6 % (ohne Kapitalerträge)). Eine Talfahrt des Anteils setzte aber auch in diesen beiden Süd-Ländern ein, wenn auch erst mit einer zeitlichen Verzögerung von einigen Jahren.

Im Folgenden zeigen vier weitere Charts (Abbildungen 20-24) die Entwicklung der Anteile der Top-10- und Top-1-Prozent-Einkommensgruppe ab Mitte der 60er Jahre in weiteren Ländern, die auch in der Analyse der Vermögenskonzentration in Teil 1 und Teil 2 berücksichtigt wurden.

Was in Abbildung 20 und in Abbildung 21 sofort auffällt, ist, dass Frankreich in beiden Einkommensgruppen 1965 von einem bedeutend höheren Niveau aus startete (37,15 % (Top 10) bzw. 9,58 % (Top 1)) als Großbritannien (29,88 % bzw. 8,55) und auch als die USA (31,52 % bzw. 8,07%), aber beide Gruppen ähnlich wie Italien und Großbritannien bis Anfang der 80er Jahre verloren. Zwar erhöhten sich die Anteile in Frankreich ab dann wieder, allerdings lange nicht so stark wie in Italien, Großbritannien und insbesondere den USA. In der Gruppe der Top-10-Prozent ergibt sich für Frankreich ab Ende der 80er Jahre eher eine Seitwärtsbewegung.

Aus dem weiter oben besprochenen Chart für die USA, Deutschland und Spanien (Abbildung 18) geht hervor, dass sich die Anteile der beiden Einkommensgruppen (Top-10- und Top-1-Prozent) ab Anfang der 80er bis 2007 auf einem Pfad entwickelten, der – in den Abbildungen 20 und 21 – zwischen dem Großbritanniens und Italiens liegt.

Für China liegen zwar nur Daten für den Zeitraum 1986-2003 vor. Aus den beiden Abbildungen 20 und 21 geht jedoch deutlich hervor, dass die beiden Top-Einkommensgruppen in diesem Zeitraum ihren Anteil stark vergrößert haben. Lag er bei den Top-1-Prozent 1986 noch bei 2,65 Prozent, so waren es 2003 bereits 5,87 Prozent, was einer Steigerung um 121,51 Prozent entspricht. Im gleichen Zeitraum steigerten die Top-1-Prozent in Großbritannien ihren Anteil lediglich um 60,53 Prozent und in den USA um 66,59 Prozent. Allerdings waren die Top-Einkommen in den USA und Großbritannien 2000-2003 besonders negativ von der geplatzten New-Economy-Blase betroffen, China indes nicht.

Beim Anteil der Top-10-Prozent fällt der Anstieg von 17,37 (1986) auf 27,94 Prozent (2003) und damit um 60,85 Prozent in China ebenfalls deutlich höher aus als im gleichen Zeitraum in den USA (23,69 %) und Großbritannien (14,6 %).

In den Abbildungen 22 und 23 geht es um die Entwicklung der Anteile der Top-10- und Top-1-Prozent (1965-2010) für eine zweite Ländergruppe, nämlich Australien, Norwegen, Schweden und die Euro-Schuldenländer Irland und Portugal. Für Finnland liegen in der Top-1-Prozent-Gruppe unterschiedliche Einkommensdaten vor, was entsprechend farblich gekennzeichnet ist (Finnland (1) und Finnland (2)). Für die Top-10-Prozent-Gruppe liegen für Finnland nur Daten ab 1990 vor.

In der Top-10-Prozent-Gruppe in Abbildung 22 fällt zunächst auf, dass die Entwicklung über den betrachteten Zeitraum in den Ländern Schweden, Finnland und Australien ähnlich wie die der zuvor besprochenen Ländergruppe verlaufen ist – mit Ausnahme von China. In Irland, Portugal und Norwegen ist sie jedoch wesentlich volatiler gewesen. Während es in Irland in den 80er Jahren einen starken Anstieg des Anteils gab, stürzte der Anteil in Portugal Ende der 70er Jahre regelrecht ab und stieg dann ohne Rücksetzer bis 2001 stark an. Aber auch im Falle Norwegens und Schwedens war die Mulde bei der Entwicklung des Anteils insgesamt ausgeprägter als bei der Ländergruppe USA, Großbritannien, Deutschland, Italien und Frankreich und terminierte auch später (Ende der 70er bis Anfang der 90er).

Bemerkenswert ist darüber hinaus, dass der Anteil der Top-10-Prozent in Norwegen (37,67 %), aber vor allem auch in den heutigen Krisenländern Irland (37,87 %) und Portugal (38,25 %) noch vor Beginn der US-Hypothekenkrise Spitzenwerte erreichte, die auf dem deutschen Rekordniveau von 2007 (38,11%, inkl. Kapitalerträge) liegen und fast schon an den Wert von Großbritannien in dieser Einkommensgruppe heranreichen (42,61 %).

Aber auch in der Top-1-Prozent-Gruppe Irlands und Portugals liegen die Anteile ab Mitte der 80er Jahre die meiste Zeit oberhalb der entsprechenden Werte für Australien, Finnland, Norwegen und insbesondere Schweden, wie aus Abbildung 23 hervorgeht. Zieht man ferner den Vergleich zu Frankreich und Italien (Abbildung 21), dann ist festzustellen, dass Portugal und insbesondere Irland ab etwa Mitte/Ende der 90er in den meisten Jahren beim Anteil der Top-1-Prozent knapp oberhalb der beiden Länder, insbesondere aber von Frankreich liegen.

Insgesamt bestätigt sich auch bezüglich der Ländergruppe in Abbildung 22 und 23 der zuvor konstatierte Trend einer zunehmenden Einkommenskonzentration seit Ende der 70er/Anfang der 80er Jahre. Wenngleich auch die Einkommenskonzentration je nach Land unterschiedlich rasch vorangeschritten ist und unterschiedliche Niveaus erreicht hat, so lässt sich eindeutig nicht davon sprechen, dass es sich dabei um eine Ausnahmeerscheinung handelt.

Dies ist umso bemerkenswerter, als wirtschaftlicher Entwicklungsstand und ebenso auch die internationale Wettbewerbsfähigkeit der betrachteten Staaten mitunter sehr unterschiedlich bewertet werden müssen. Des Weiteren ist zu konstatieren, dass die Entwicklung an den Börsen und generell an den Finanzmärkten offensichtlich einen nicht unerheblichen Einfluss auf die Entwicklung der Anteile der Top-Einkommensgruppen am gesamten Einkommen hat. Die Tatsache, dass ausgeprägten Spitzen bei den Anteilen der Top-Einkommen zeitlich mit Finanzblasen, die anschließend platzten, in Zusammenhang zu bringen sind, wirft ebenso wie die in den 80er Jahren einsetzende Globalisierung und Zunahme der Bedeutung der Finanzmärkte in Relation zur Realwirtschaft die Frage auf, was die Treiber der Einkommens- und Vermögenskonzentration sind.

Es ist vor diesem Hintergrund naheliegend, die Einkommens- und Vermögenskonzentration bzw. die sich öffnende Einkommens- und Vermögensschere nicht als Ursache der multiplen Krise zu begreifen, sondern als Symptom.

Bedenkt man des Weiteren, wie hoch die Anteile der Top-Vermögenden sowie der Top-Einkommen am gesamten Vermögen bzw. Einkommen sind und diese bzw. deren Konzentration aus den hier in den Teilen 1-4 dieser Aufsatzreihe dargelegten Gründen unterschätzt wird, ganz besonders auch in hoch verschuldeten Staaten, so lässt sich das oft vorgebrachte Argument, eine stärkere Beteiligung der Gruppe der Top-Vermögenden und Top-Einkommen an den Kosten der Krise würde nicht viel helfen können, kaum substanziell untermauern. Die anhaltende Instabilität auf den globalen Märkten und die Tatsache, dass sich die Politik permanent im Rettungsmodus befindet, ist zudem ein sicheres Indiz dafür, dass die Märkte nicht so funktionieren, wie es idealerweise der Fall sein sollte und zwar seit vielen Jahren schon nicht mehr. Insofern lautet deswegen die legitime Frage, ob und inwieweit die Einkommens- und Vermögenskonzentration nicht gerade ein Zeichen und auch ein Produkt dieser spezifischen „Funktionsstörungen“ der Märkte sind.

Teil 5 wird sich deswegen mit der Einordnung der Einkommens- und Vermögenskonzentrationsprozesse in die Entwicklung und das Geschehen auf den globalen Märkten befassen, aber auch nochmals mit den Einkommen.

von Stefan L. Eichner
Kontakt: eichner@web.de

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15 KommentareKommentieren

  • lottchen - 6. September 2012

    “Allerdings gilt: Je besser und detaillierter die Daten, desto höher die Ungleichverteilung.”

    Diesen Satz verstehe ich nicht. Was ist damit gemeint? Auf die formale Berechnung des Gini hat die Qualität der Daten keinen Einfluss. Empirisch gesehen macht das auch keinen Sinn, dann müssten ja Schweden die schlechtesten und Südafrika die besten Daten haben.

    Besser als das CIA World Factbook ist übrigens die Datenbank von LISProject geeignet (http://www.lisdatacenter.org/), die zwar nicht alle Länder umfasst, aber sich große Mühe gibt, die Erhebungen international vergleichbar zu machen. Für einen Gegencheck immer zu empfehlen.

    • SLE - 6. September 2012

      Wenn es Erfassungslücken gibt oder nur ein sehr grobes Erfassungsmuster bzw. eine geringere “Messauflösung”, dann wirkt sich das entsprechend aus.

      Dass es bessere Datenquellen gibt als das CIA Factbook ist klar. Deswegen habe ich ja auch darauf hingewiesen, dass die Karte mit Vorsicht zu genießen ist. Ansonsten hätte ich es mir ja auch sparen können, anschließend andere Daten auszuwerten und in Charts zu veranschaulichen.

      Trotzdem ist die Datenlage m.E. nicht wirklich gut. Aber das Thema wird eben gerne unter den Teppich gekehrt. Deswegen muss man wohl damit leben oder es gar nicht erst anfassen. Ich habe mich für ersteres entschieden.

      Grüße
      SLE

      • lottchen - 6. September 2012

        Durch schlechte Datenqualität wird das Ungleichheitsmaß ungenauer und die Konfidenzintervalle werden größer. Aber die Ungleichheit wird dadurch nicht systematisch niedriger. Es sei denn, es würden systematisch an den Rändern der Einkommensverteilung weniger Haushalte erfasst.

        • Georg Trappe - 7. September 2012

          “Es sei denn, es würden systematisch an den Rändern der Einkommensverteilung weniger Haushalte erfasst.”
          Und genau das ist der Fall. So weigern sich deutsche Steuerbehoerden mit Verweis auf das Steuergeheimniss Daten zu den Topeinkommen zur Verfuegung zu stellen. Siehe auch Punkt 1.9 in diesem Dokument:
          https://www.destatis.de/DE/Publikationen/Qualitaetsberichte/FinanzenSteuern/JaehrlicheESt.pdf?__blob=publicationFile

          Viele Gruesse

          Georg Trappe

          • lottchen - 7. September 2012

            Und warum sollte das in Ländern mit besserer Datenqualität in stärkerem Maße der Fall sein, als in Ländern mit schlechterer Datenqualität? Das Umgekehrte wäre doch zu erwarten.

          • Georg Trappe - 8. September 2012

            @lottchen
            Ich habe den von Ihnen aufgeriffenen Satz so verstanden, dass die vorhandenen Datensaetze aus orthodoxen, klassischen Quellen den oberen Bereich der Verteilung regelmaessig unterschaetzen, da die Daten dort regelmaessig lueckenhaft bzw. systematisch unterdrueckt sind. Wenn man diese Luecken schliesst, z.B. mit Hilfe von alternativen Quellen (Forbes Listen etc.) dann kommt es regelmaessig zu einer Korrektur nach oben, d.h. zu mehr Ungleichheit. Die Verfasser des Global Wealth Report beschreiben das so:
            “It is well recognized that the traditional sources of wealth distribution data are unlikely to provide an accurate picture of wealth ownership in the top-tail of the distribution. To overcome this deficiency, the third step makes use of the information in the “Rich Lists” published by Forbes Magazine and elsewhere to adjust the wealth distribution pattern in the highest wealth ranges. ”
            Sie beschreiben dann das von Ihnen gewaehlte Verfahren etwas genauer im Abschnitt “3.2 Adjusting the wealth pattern in the top tail” in diesem Dokument:
            https://infocus.credit-suisse.com/data/_product_documents/_shop/324292/2011_global_wealth_report_databook.pdf

          • lottchen - 9. September 2012

            Der Satz erweckt zumindest den Eindruck, dass höhere Ungleichheit auf bessere Datenqualität zurückzuführen ist, jedenfalls teilweise. Da Schweden eine besonders niedrige Ungleichheit hat und Südafrika eine besonders hohe hat, hieße das, Schweden hat eine besonders schlechte Datenqualität und Südafrika eine besonders gute. Es tut mir leid, ich kaufe das nicht. Wenn sehr niedrige und sehr hohe Einkommen in Schweden unterrepräsentiert sind, dann sind sie das in Südafrika erst recht. Entgegen dem, was der Satz von Herrn Eichner willentlich oder unwillentlich suggeriert, dürfte die Diskrepanz zwischen Schweden und Südafrika nicht kleiner sein, sondern größer als die Daten es aussehen lassen, weil die Statistik in Südafrika mit Sicherheit schlechter ist.

            Zu den Quellen. Kein normaler Mensch verwendet die Einkommensteuerstatistik für Ungleichheitsuntersuchungen. Ich kenne mich in dem Bereich ein wenig aus, habe selber ca. ein Dutzend wissenschaftliche Artikel und ein Buch zu dem Thema mitgeschrieben. Die ESt-Statistik erfasst nur steuerpflichtige Einkommen und ist entsprechend untauglich. Sämtliche Sozialhilfeempfänger sind nicht drin, Rentner nur mit dem steuerpflichtigen Anteil. Weitere nicht steuerpflichtige Einkünfte fehlen.

            Es gibt Stichproben, vor allem das SOEP des DIW, die sehr viel besser geeignet sind. Sie führen regelmäßig spezielle low-income und high-income-Stichproben durch, mit denen man sehr gut arbeiten kann (wenn man dazu in der Lage ist). Im Gegensatz zu rgendwelchen Forbes-Listen sind die auch repräsentativ.

            • SLE - 9. September 2012

              Hallo lottchen,

              wenn man den Satz, auf dem Sie jetzt herumreiten, im Zusammenhang des entsprechenden Absatzes sieht, dann ist m.E. recht klar, was gemeint ist. Ich habe geschrieben, dass die Abbildung, die auf den Daten des CIA Factbook basiert, mit Vorsicht zu genießen ist und das exemplarisch mit verschiedenen Hinweisen begründet, u.a. eben auch mit dem auf die Datenbasis. In vielen Ländern, für die keine umfangreichen, differenzierten Daten verfügbar sind, könnte deswegen die Ungleichheit noch höher sein, als die Abbildung suggeriert. Ich finde nicht, dass das dieser Satz eine Diskussion wert ist. Es sieht mehr nach Haarspalterei aus. Dass Sie Steuerdaten für ungeeignet halten, weil Sie, wie sie sagen, etwas davon verstehen, dann nehme ich das selbstverständlich zur Kenntnis und ich erkenne auch Ihre Einwände als berechtigt an. Die Betreiber der Datenbank sehen Steuerdaten weniger kritisch. Aber es ist ja auch durchaus nicht ungewöhnlich, dass es unterschiedliche Auffassungen darüber gibt wie man – angesichts der verfügbaren Daten – vorgeht, um zu Erkenntnissen zu gelangen. Die Forbes-Listen spielen bei den Daten für die Einkommesaufsätze übrigens gar keine Rolle, sondern nur bei der Credit Suisse Wealth Study.

              Viele Grüße
              SLE

        • Georg Trappe - 7. September 2012

          Ergaenzend und unterstuetzend zum Thema “sehr dichte Bewoelkung” bei der Datenlage in den Spitzenregionen der Einkommens- und Vermoegenspyramieden:
          http://www.diw.de/documents/dokumentenarchiv/17/diw_01.c.390220.de/stellungnahme_reichtumsberichterstattung_stefanbach_20111201.pdf

        • Lottchen - 15. September 2012

          Hallo SLE,
          dass die nicht-steuerpflichtigen Einkünfte in der Einkommensteuerstatistik nicht erfasst sind, und die Statistik entsprechend verzerrt ist, ist Fakt, keine Auffassungsfrage. Die entscheidende Größe, das verfügbare Einkommen, ist so nicht zu ermitteln. Es werden Stichprobendaten benötigt, die auch nicht steuerpflichtige Einkommen erfassen. Ansonsten taugt das Ergebnis nur für äußerst grobgliedrige Vergleiche.

  • Markus - 6. September 2012

    Bei Betrachutng der Reihen,
    befällt mich der Eindruck, dass der Gini-Koeffizienz proportional zum Schuldenstand (Gesamt zu BIP oder Gesamtverschuldung zu monetärer Basis) verläuft.
    Interessant wäre es die Gründe für einen Fall des Ginis zu untersuchen.
    Deflatiobn & Depression, Hyperinflation, Steuererhöhungen oder verlorene Kriege und Staatsbankrotte?
    Ist das was die Amis “Deleveraging” nennen auch ein Fall des Gini?
    Ich neige zu dieser Vermutung.

    Ist dann Depression schlicht die unausweichliche “Marktlösung” für das Streben der Menschen nach Ungleichheit? In Spanien wird der Gini gerade mit Markt-Gewalt gerade gebogen.

    Gruesse
    Markus

  • TorstenK. - 6. September 2012

    Marc Faber: Sie brauchen eine Farm

  • JL - 6. September 2012

    Sehr geehrter Stefan L. Eichner,

    man kann Geld doch eigentlich durch genau zwei Dinge verdienen oder vermehren.

    – Geld arbeitet für „sich selbst“, sprich Finanzwirtschaft, oder

    – Geld wird durch Warenhandel- und/oder Produktion verdient, sprich Realwirtschaft.

    Ihre Abbildungen 18, 20 und 21 zeigen doch eigentlich, meiner Meinung nach, genau dies auf.

    Während Deutschland und China realwirtschaftlich Zugewinne erzielen konnten (auf welche Art auch immer) schmierten andere realwirtschaftlich agierende Nationalwirtschaften ab, z. B. Spanien, Frankreich und Italien.

    Andererseits bemerkt man, daß in finanztechnischer Hinsicht sich die USA sehr wohl gut halten mit den Vereinigten Königreich es aber eher schlecht bestellt ist. Diese zwei Staaten in Ihren vor genannten Abbildungen haben im Wesentlichen ihre Volkswirtschaften ausgelagert und „leben“ zum überwiegenden Teil von der Finanzwirtschaft.

    Hier nehmen einerseits offenbar finanz- als auch realwirtschaftliche Konzentrationen zu, während die anderen „auf der anderen Seite der Straße stehen“, ob nun Real- oder Finanzwirtschaftlich ausgerichtet.

    Dies betrifft dann wohl nicht nur die Geringverdiener, sondern auch die Mittelschicht aber auch die Elite.

    Mit freundlichen Grüßen

    JL

    • SLE - 7. September 2012

      Hallo JL,

      ich komme noch zu diesen Aspekten.

      Viele Grüße
      SLE

  • Georg Trappe - 7. September 2012

    @SLE
    “Es ist vor diesem Hintergrund naheliegend, die Einkommens- und Vermögenskonzentration bzw. die sich öffnende Einkommens- und Vermögensschere nicht als Ursache der multiplen Krise zu begreifen, sondern als Symptom.”
    Ich bin mehr als gespannt.
    Die Artikelserie hat das Zeug zum Thriller. Hitchcock laesst gruessen:
    http://de.wikipedia.org/wiki/Alfred_Hitchcock
    “Sein angestammtes Genre war der Thriller, charakteristisch seine Verbindung von Spannung mit Humor. Die wiederkehrenden Motive seiner Filme waren Angst, Schuld und Identitätsverlust. Mehrfach variierte er das Thema des unschuldig Verfolgten.”
    Viele Gruesse
    Georg Trappe

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